In Parallel
In Parallel은 EU에서 호스팅되며 권한 범위가 지정된 컨텍스트 계층으로, 회의 및 스레드에서 회사의 결정 및 약속을 캡처하고, 최신 상태로 유지하며, 데이터에 대한 학습 없이 MCP를 통해 모든 AI 도구에 완전히 출처가 명확하게 제공합니다.
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제품 정보
업데이트됨:Jul 17, 2026
In Parallel이란?
In Parallel은 직장 AI의 일반적인 문제를 해결하기 위해 구축되었습니다. 모델은 유능할 수 있지만, 팀이 실제로 결정하고, 약속하고, 시간이 지남에 따라 변경한 내용에 대한 컨텍스트가 부족합니다. 개인 채팅 메모리나 수동으로 유지 관리되는 컨텍스트 문서에 의존하는 대신, In Parallel은 회의, 토론 및 연결된 도구 등 작업이 이루어지는 곳에서 정보를 자동으로 캡처하여 신뢰할 수 있고 실행 가능한 컨텍스트로 전환함으로써 공유된 회사 전체의 '메모리'를 생성합니다. 이는 오래된 스냅샷이 아닌 현재 현실을 반영하는 답변이 필요한 AI 운영 팀(예: CTO/AI 책임자, COO/PMO, 제품 및 배송 리더)을 위해 설계되었습니다.
In Parallel의 주요 기능
In Parallel은 공유되고 권한 범위가 지정된 "컨텍스트 레이어"(회사 메모리)로, 팀이 이미 사용하는 도구(회의 및 스레드 포함)에서 의사 결정, 약속 및 작업 컨텍스트를 지속적으로 캡처하고, 자동으로 최신 상태를 유지하며, MCP를 통해 모든 AI 도구에 소스 기반 답변과 함께 노출합니다. 이는 조정 오버헤드를 줄이고, 사람과 시스템 간의 컨텍스트 손실을 방지하며, AI 지원 작업의 신뢰성을 향상시키도록 설계되었습니다. 동시에 EU 호스팅, RBAC, 감사 로그와 같은 엔터프라이즈 제어를 유지하고 고객 데이터로 AI를 훈련하지 않겠다는 약속을 지킵니다.
공유 회사 메모리 (컨텍스트 레이어): 일반적으로 도구 전반에 흩어져 있는 결정, 스레드 및 회의 결과를 중앙 집중화하여 AI가 질문에 답하고 작업을 지원하는 데 사용할 수 있는 단일 공유 그림을 만듭니다.
자동 캡처 + 항상 최신 상태 유지: 회의에 참여하여 결정/약속이 이루어지는 대로 캡처한 다음, 기존 문서나 컨텍스트 파일처럼 수동으로 유지 관리할 필요 없이 계획과 컨텍스트를 최신 상태로 유지합니다.
MCP를 통해 모든 AI 도구와 작동: MCP를 통해 통합하여 모든 AI 도구에 하나의 메모리를 제공하므로 컨텍스트가 특정 공급업체의 채팅 기록 또는 개인 메모리 기능에 갇히지 않습니다.
소스 기반 답변 (추적 가능한 컨텍스트): 모든 답변의 출처를 제공하도록 설계되어 신뢰를 높이고 AI가 참조하는 내용을 쉽게 확인할 수 있도록 합니다.
권한 범위가 지정된 작업 공간: 액세스는 사용자 권한을 반영합니다. 각 작업 공간은 별도의 신뢰 경계/MCP 엔드포인트 역할을 하므로 AI는 요청하는 사용자가 볼 수 있는 것만 볼 수 있습니다.
EU 호스팅, 엔터프라이즈 보안 태세: GDPR 준수 및 ISO 27001/ISO 42001 인증을 통해 EU에서 구축 및 호스팅되며, SSO, RBAC, 감사 로그 및 DPIA 문서가 포함됩니다. 고객 데이터로 AI를 훈련하지 않는다고 명시합니다.
In Parallel의 사용 사례
자동 업데이트되는 프로젝트 계획 (PMO / 제품 / 엔지니어링): 회의 및 스레드에서 이루어진 실제 결정과 계획을 일치시켜 "계획"과 팀이 실제로 제공하기로 합의한 내용 간의 불일치를 줄입니다.
수동 추적 없는 상태 보고 (운영 / 리더십): 사람들이 회의에서 약속한 내용과 완료된 내용을 바탕으로 상태를 취합하여 이해관계자 간의 업데이트 수집에 소요되는 시간을 줄입니다.
초기 불일치 감지 (프로그램 관리 / 배송 조직): 실행이 약속 및 결정과 달라질 때 플래그를 지정하여 팀이 문제가 확대되거나 긴급 상황이 되기 전에 해결하도록 돕습니다.
분산된 조직을 위한 팀 간 정렬 (원격 우선 기업): 중요한 컨텍스트가 한 사람의 받은 편지함, 채팅 스레드 또는 회의록에 갇히는 것을 방지하여 팀원과 AI 도구 모두에게 광범위하게 접근 가능하도록 합니다 (권한 내에서).
규제 산업을 위한 AI 활성화 (금융, 의료, 공공 부문): 더 강력한 거버넌스 제어 (EU 호스팅, RBAC, 감사 로그, 인증, DPIA 문서) 및 책임성을 향상시키기 위한 소스 기반 답변을 통해 AI 채택을 지원합니다.
장점
공유 컨텍스트를 자동으로 캡처하고 유지하여 조정 오버헤드를 줄입니다 (수동 업데이트 및 상태 추적 감소).
격리된 개인 채팅 메모리 또는 오래된 문서 대신 소스 기반의 공유 컨텍스트를 통해 AI 답변의 신뢰성을 향상시킵니다.
MCP를 통해 AI 도구 전반에서 작동하여 "메모리"에 대한 공급업체 종속을 방지합니다.
엔터프라이즈 준비 태세: 권한 범위가 지정된 액세스, EU 호스팅, 고객 데이터에 대한 훈련 금지 정책.
단점
가치는 기존 회의/도구와의 성공적인 통합 및 주요 결정의 일관된 캡처에 따라 달라집니다 (채택/통합 오버헤드).
올바른 정보가 올바른 사람에게 표시되도록 강력한 권한 및 작업 공간 구성이 필요합니다 (거버넌스 설정 노력).
주요 이점은 조직/조정 중심입니다. 직접적인 코드 생성 또는 작업 실행을 기대하는 팀은 보완 도구가 필요할 수 있습니다.
In Parallel 사용 방법
1) In Parallel이 팀을 위해 무엇을 하기를 원하는지 결정하세요.: 가장 먼저 원하는 주요 결과(예: 계획 자동 업데이트, 약속에서 상태 보고서 생성 또는 계획과 현실 간의 이탈 감지)를 선택하세요. 이는 연결할 내용과 추적할 내용을 선택하는 데 도움이 됩니다.
2) 작업 공간을 시작하세요 (신뢰 및 액세스 제어 단위).: 명확한 데이터 경계를 정의하기 위해 작업 공간을 만드세요. 각 작업 공간은 별도의 컨텍스트 경계 역할을 하며 (출처에 따라) 자체 MCP 엔드포인트에 매핑되므로 액세스는 권한 범위가 지정됩니다.
3) In Parallel이 회의에 참여할 수 있도록 캘린더를 연결하세요.: 작업 캘린더를 한 번 연결하세요. 그러면 In Parallel은 명명된 참가자로 회의에 참여하여 결정 및 약속이 이루어지는 대로 캡처할 수 있습니다 (출처에 따라 플러그인/앱 설치 또는 회의 행동 변경이 필요하지 않습니다).
4) 팀을 작업 공간으로 초대하세요.: 관련 팀원을 초대하여 캡처된 컨텍스트가 개인 메모가 아닌 공유 팀 메모리가 되도록 하세요. 액세스는 각 사용자의 권한을 반영하며, AI는 요청하는 사용자가 볼 수 있는 것만 볼 수 있습니다 (출처에 따라).
5) In Parallel이 결정, 스레드 및 회의 결과를 캡처하도록 하세요.: 평소처럼 회의 및 토론을 진행하세요. In Parallel의 역할은 결정 및 약속을 캡처하고 답변 뒤에 출처가 있는 공유 컨텍스트로 계속 사용할 수 있도록 하는 것입니다 (출처에 따라).
6) 수동 업데이트 없이 In Parallel을 사용하여 계획을 최신 상태로 유지하세요.: 캡처된 약속 및 결정을 사용하여 계획을 현실과 일치시키세요 (출처에 따라 '스스로 업데이트되는 계획'). 목표는 계획이 지속적인 수동 유지 관리가 필요한 오래된 스냅샷이 되지 않도록 하는 것입니다.
7) 약속된 내용과 완료된 내용으로 상태 보고서를 생성하세요.: 캡처된 회의 약속을 사용하여 상태를 자동으로 취합하세요 (출처에 따라 '스스로 작성되는 상태 보고서'). 도구 및 대화 전반에서 업데이트를 추적하는 데 소요되는 시간을 줄입니다.
8) 계획과 실제로 진행되는 내용 간의 이탈을 모니터링하세요.: In Parallel을 사용하여 초기 단계에서 차이점을 발견하세요 (출처에 따라 '문제 발생 전 이탈 경고'). 문제가 비싸지기 전에 경로를 수정할 수 있습니다.
9) MCP를 통해 AI 도구를 연결하여 동일한 공유 컨텍스트를 재사용하세요.: AI 도구를 구성하여 MCP를 통해 작업 공간 컨텍스트를 읽도록 하여 모든 도구가 동일하고 공유되며 권한 범위가 지정된 회사 메모리에 액세스할 수 있도록 하세요 (출처에 따라). 이는 공급업체에 고정된 개인 전용 메모리를 방지합니다.
10) 제공된 출처를 사용하여 답변을 검증하세요.: In Parallel과 함께 AI 도구를 사용할 때, 출력에 따라 행동하기 전에 결정, 약속 및 컨텍스트를 확인하기 위해 '모든 답변 뒤에 있는 출처' (출처에 따라)에 의존하세요.
11) 데이터 거버넌스를 요구 사항에 맞게 유지하세요.: 작업 공간 설정이 보안 요구 사항(권한 범위 액세스, EU 호스팅, 데이터에 대한 학습 없음, SSO/RBAC/감사 로그와 같은 엔터프라이즈 제어)과 일치하는지 확인하세요.
12) 반복: 더 많은 팀, 회의 및 워크플로로 범위를 확장하세요.: 첫 번째 워크플로가 안정화되면 더 많은 작업 공간을 추가하거나 추가 팀을 온보딩하여 조직의 더 많은 결정 및 약속이 한 번 캡처되어 AI가 작동하는 모든 곳에서 재사용되도록 하세요.
In Parallel 자주 묻는 질문
In Parallel은 AI를 위한 공유 컨텍스트 레이어(회사 메모리)입니다. 작업이 이루어지는 곳(회의 및 스레드 등)에서 의사 결정, 약속 및 컨텍스트를 캡처하고 해당 공유된 소스 컨텍스트를 팀이 이미 사용하는 AI 도구에서 사용할 수 있도록 합니다.
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